分布式—— Redis

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分布式之redis复习精讲
分布式之数据库和缓存双写一致性方案解析
分布式之缓存击穿

1.使用redis有什么缺点:

(一)缓存和数据库双写一致性问题 (二)缓存雪崩问题

(三)缓存击穿问题

(四)缓存的并发竞争问题

2.单线程的redis为什么这么快:

(一)纯内存操作 (二)单线程操作,避免了频繁的上下文切换 (三)采用了非阻塞I/O多路复用机制

3.redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景:

String、Hash、List、Set、SortedSet

4.redis的过期策略以及内存淘汰机制:

redis采用的是定期删除+惰性删除策略

5.redis和数据库双写一致性问题:

6.如何应对缓存穿透问题:

缓存穿透,即黑客故意去请求缓存中不存在的数据,导致所有的请求都怼到数据库上,从而数据库连接异常。

解决方案:

(一)利用互斥锁,缓存失效的时候,先去获得锁,得到锁了,再去请求数据库。没得到锁,则休眠一段时间重试

(二)采用异步更新策略,无论key是否取到值,都直接返回。value值中维护一个缓存失效时间,缓存如果过期,异步起一个线程去读数据库,更新缓存。需要做缓存预热(项目启动前,先加载缓存)操作。

(三)提供一个能迅速判断请求是否有效的拦截机制,比如,利用布隆过滤器,内部维护一系列合法有效的key。迅速判断出,请求所携带的Key是否合法有效。如果不合法,则直接返回。

7.如何应对缓存雪崩问题:

缓存雪崩,即缓存同一时间大面积的失效,这个时候又来了一波请求,结果请求都怼到数据库上,从而导致数据库连接异常。

解决方案:

(一)给缓存的失效时间,加上一个随机值,避免集体失效。

(二)使用互斥锁,但是该方案吞吐量明显下降了。

(三)双缓存。我们有两个缓存,缓存A和缓存B。缓存A的失效时间为20分钟,缓存B不设失效时间。自己做缓存预热操作。然后细分以下几个小点

I 从缓存A读数据库,有则直接返回

II A没有数据,直接从B读数据,直接返回,并且异步启动一个更新线程。

III 更新线程同时更新缓存A和缓存B。

8.如何解决redis的并发竞争key问题:

(不推荐使用redis的事务机制,redis集群环境会做数据分片,多个key不一定都存储在同一个redis-server上,很鸡肋)

(1)如果对这个key操作,不要求顺序

这种情况下,准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作即可,比较简单。

(2)如果对这个key操作,要求顺序

假设有一个key1,系统A需要将key1设置为valueA,系统B需要将key1设置为valueB,系统C需要将key1设置为valueC.

期望按照key1的value值按照 valueA–>valueB–>valueC的顺序变化。这种时候我们在数据写入数据库的时候,需要保存一个时间戳。假设时间戳如下

系统A key 1 {valueA  3:00}

系统B key 1 {valueB  3:05}

系统C key 1 {valueC  3:10}

那么,假设这会系统B先抢到锁,将key1设置为{valueB 3:05}。接下来系统A抢到锁,发现自己的valueA的时间戳早于缓存中的时间戳,那就不做set操作了。以此类推。

其他方法,比如利用队列,将set方法变成串行访问也可以。总之,灵活变通。